A Minimum-Jerk Approach to Handle Singularities in Virtual Fixtures

要約

ガイドタスクに仮想固定具を実装することで、ロボットのエンドエフェクタの動きをワークスペース内の特定の曲線に拘束します。しかし、ガイディングフレームワークを組み込むと、現在のロボット位置から最も近い点への参照目標位置を最適化する際に、不連続性に遭遇することがある。本稿では、一般的に採用されているガウス・ニュートン・アルゴリズムを具体的に参照しながら、このような不連続性を幾何学的に解釈することを目的とする。ユークリッド距離特異点として定義されるこのような不連続性の効果を実験的に証明する。次に、最小ジャークコマンドを持つ線形2次トラッキング問題に基づく解決策を提案し、2つの異なる人間とロボットのインタラクションシナリオにおいて提案フレームワークの性能を比較検証する。

要約(オリジナル)

Implementing virtual fixtures in guiding tasks constrains the movement of the robot’s end effector to specific curves within its workspace. However, incorporating guiding frameworks may encounter discontinuities when optimizing the reference target position to the nearest point relative to the current robot position. This article aims to give a geometric interpretation of such discontinuities, with specific reference to the commonly adopted Gauss-Newton algorithm. The effect of such discontinuities, defined as Euclidean Distance Singularities, is experimentally proved. We then propose a solution that is based on a Linear Quadratic Tracking problem with minimum jerk command, then compare and validate the performances of the proposed framework in two different human-robot interaction scenarios.

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